Python Data Science Handbook 在线电子书 图书标签: Python 数据分析 数据科学 机器学习 数据挖掘 统计学 pandas 计算机
发表于2024-12-22
Python Data Science Handbook 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024
github 地址包含了书和代码集: https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
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评分比 Python for data analysis 那本好啊
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Jake VanderPlas,Python科学栈深度用户和开发者,尤其擅长Python科学计算和数据可视化,是altair等可视化程序库的创建人,并为Scikit-Learn、IPython等Python程序库做了大量贡献。现任美国华盛顿大学eScience学院物理科学研究院院长。
For many researchers, Python is a first-class tool mainly because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the Python Data Science Handbook do you get them all-IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python. With this handbook, you'll learn how to use: IPython and Jupyter: provide computational environments for data scientists using Python NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
原书提供的勘误网址:[http://bit.ly/python-data-sci-handbook] 可以打开的含勘误的网址:[http://shop.oreilly.com/product/0636920034919.do] 网络版网址:[https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/index.html] 说明:p.N(No.M)表示页码为N,也是文档中的第M...
评分本书应该算利用 Python 进行数据分析的入门书,章节安排如下: 1. IPython 2. Numpy 3. Pandas 4. Matplotlib 5. Machine learning 本书在编排上主要考虑了系统性和完整性,从数据分析的角度来看,一般只要掌握 pandas 就可以了,不需要再深入了解底层的 Numpy。此外,最好用 I...
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